8、前列腺癌组织病理图像的检测与分类研究

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
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分类专栏： 未来技术前沿探秘 文章标签： 前列腺癌 组织病理图像 深度学习
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前列腺癌组织病理图像的检测与分类研究

1. 引言

在人工智能领域，深度学习技术在组织病理图像分类方面展现出了巨大潜力。本文聚焦于前列腺癌组织病理图像的多分类问题，详细介绍了从数据收集到模型构建、训练及评估的全过程。

2. 材料与方法
2.1 提出的流程

组织图像分类基于深度学习技术，采用瀑布模型分四个阶段进行分析和分类，每个阶段依赖前一阶段的成果并对应特定任务。 

graph LR
    A[阶段1] --> B[阶段2]
    B --> C[阶段3]
    C --> D[阶段4]
2.2 数据收集
  • 数据集1 ：从Kaggle仓库在线收集，由Radboud大学医学中心分析和准备。使用3DHistech Pannoramic Flash II 250扫描仪以20×放大倍数扫描，图像转换为TIFF格式，病例来自该中心病理档案，患者需有2012 - 2017年病理报告。
  • 数据集2 ：从延世大学Severance医院病理科收集。使用连接显微镜的数码相机以40×光学放大倍数和0.3 NA物镜扫描染色玻片提取2D补丁，病理学家使用H&E染色系统制备组织玻片，排除背景和脂肪组织区域。
    从两个数据集中选取6000张128×128像素的最佳图像，其中3600张用于训练，1200张用于验证，1200张用于测试。具体分配如下表：
    | 数据集 | 良性 | 3级 |
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TMI 2024 | 混合监督的组织病理学提高了从MRI对前列腺癌的分类
小白学视觉
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03-15
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